主要观点：与聊天机器人对话时希望其记住之前交互，生成式 AI 执行任务时需保留早期提示的上下文，公司让 AI 自动化工作流时要跟踪用户位置，这些都需 AI 维持状态信息，但代理式 AI 出现后，传统状态管理方式不够，还需要 AI 学习以更智能，传统的在服务器或客户端管理状态的方式存在局限性，微服务虽能解决部分问题但仍有缺失，如今 AI 代理需再次解决状态管理问题，包括跟踪用户行为、跨用户交互及学习等维度，AI 代理行为依赖训练数据，改变训练数据即改变状态，要解决复杂的 AI 状态管理挑战，目前无人能解，此问题已在小说中出现。
关键信息：聊天机器人需记住交互，生成式 AI 要保留上下文，公司 AI 要跟踪用户，传统状态管理方式的局限，微服务在状态管理中的作用与不足，AI 代理的学习维度及训练数据对其行为的影响，目前未解决的 AI 状态管理挑战及相关疑问。
重要细节：如不同场景下对 AI 状态管理的需求，微服务通过 StatefulSets 处理状态管理，小说中 AI 代理学习及重置的情节等。